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公开(公告)号：CN119568470B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510135369.1
申请日：2025-02-07
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明涉及无人机技术领域，提供一种移动式无人机机巢平台、野外目标追踪方法、设备及介质，所述移动式无人机机巢平台包括中央机身和小型无人机存储仓。本发明提供的移动式无人机机巢平台，通过中央机身配置的遥感传感器实时采集大范围野外环境数据，以此来快速监测野生动物目标的大致方位，随后自动开启小型无人机存储仓，释放多架配置有不同类型近距探测传感器的小型无人机，这些无人机搭载不同类型的高精度传感器，从不同角度对野生动物目标进行感知采集，确保实现对野生动物目标的立体化追踪，减少监测盲区，能够满足大范围且高精度的野外目标追踪需求，避免了覆盖范围有限、成本高昂、人为干扰因素多等问题，极大方便了野生动物监测工作。
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公开(公告)号：CN117315477A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311346086.9
申请日：2023-10-17
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的古建筑识别方法，属于机器学习技术领域。该方法通过改进InceptionV3卷积神经网络结构，并利用迁移学习提高训练速度，将图片输入模型后，对图片中的建筑进行特征提取，随后进行特征的权值运算得到建筑的所属类型。并将识别系统集成到软件平台，在提高识别准确率的同时，将古建筑识别系统应用到数字化建档中有助于降低建档难度，提高建档效率。采用本发明的方法，可以从客观辅助工作人员提高识别效率和准确率，从而有效针对不同的古建筑类型采取不同的保护措施。
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公开(公告)号：CN116016569A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211660909.0
申请日：2022-12-23
Applicant: 北京林业大学
IPC: H04L67/1097 , G06F3/06 , G06F11/14 , H04L67/104 , H04L67/1095 , H04L9/32 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的种质资源数据高效可信存储方法，属于种质资源数据保存技术领域，解决种质资源数据存储成本高、鲁棒性弱、防篡改能力弱、存储粒度粗放、存储冗余度调整困难等问题。该方法包括：利用现存种质资源库对种质资源数据进行分布式存储。种质资源数据以种质数据块为单位进行存储，归属节点可按需调整种质数据块存储冗余度。使用种质数据块消息对种质数据块进行信息描述，种质数据块消息以区块链链式数据结构进行存储。归属节点以单播形式将种质数据块相关信息发送给存储位置列表中的存储节点，存储节点对种质数据块进行验证；验证通过后，存储节点对种质数据块进行存储，并向归属节点发送确认信息。
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公开(公告)号：CN115876105A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211171982.1
申请日：2022-09-26
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01B11/08
Abstract: 为满足日益增长的树木胸径测量自动化需求，本申请创新提出了一种基于激光辅助和图像特征分析的单木直径测量方法专利，适用于林业工程技术或生态学等森林资源调查技术领域。其中，基于激光辅助和图像特征分析的单木直径测量装置向待测树木发射一束平行激光，拍摄带有激光光斑的树木图像或视频；对待测树木的图像进行处理，获取激光光斑的位置和像素尺寸，进一步计算出像素与实际尺寸的映射关系；对待测树木的图像进行处理，提取树干边缘，计算树干两侧边缘的像素距离；依据像素与实际尺寸的映射关系以及树干两侧边缘的像素距离，计算树木直径。本发明能克服光照影响实现单木直径测量，无需固定与待测树木工作距离，设备装置简单、便于携带。
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公开(公告)号：CN119904916A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510177079.3
申请日：2025-02-18
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F40/30 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的野生动物行为自动化识别方法，包括步骤如下：首先，采用YOLO和SAM技术，对图像进行目标检测和精确分割，识别出动物及环境类实体；然后，通过视觉与文字的两个计算分支，提取实体信息及其关系。在视觉分支中，基于EfficientNet‑B4对目标位置进行特征抽取，获取动物及环境的空间特征。在文字分支中，使用BERT模型对实体名称进行编码后，通过文本描述提取语义特征。随后，将视觉和文字特征融合，通过多头注意力机制捕捉二者间的复杂交互关系，生成动物间的行为关系；最后，基于识别到的实体及其关系信息，生成图谱中的节点和边，自动构建展示野生动物行为的知识图谱。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119568470A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510135369.1
申请日：2025-02-07
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明涉及无人机技术领域，提供一种移动式无人机机巢平台、野外目标追踪方法、设备及介质，所述移动式无人机机巢平台包括中央机身和小型无人机存储仓。本发明提供的移动式无人机机巢平台，通过中央机身配置的遥感传感器实时采集大范围野外环境数据，以此来快速监测野生动物目标的大致方位，随后自动开启小型无人机存储仓，释放多架配置有不同类型近距探测传感器的小型无人机，这些无人机搭载不同类型的高精度传感器，从不同角度对野生动物目标进行感知采集，确保实现对野生动物目标的立体化追踪，减少监测盲区，能够满足大范围且高精度的野外目标追踪需求，避免了覆盖范围有限、成本高昂、人为干扰因素多等问题，极大方便了野生动物监测工作。
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公开(公告)号：CN119986594A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510473972.0
申请日：2025-04-16
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种动物目标探测方法、装置、设备、介质和计算机程序产品，涉及生态探测技术领域，该方法包括：获取预处理后的雷达回波信号；从所述预处理后的雷达回波信号中提取多种特征；所述多种特征包括：微多普勒特征、几何特征、极化特性和多普勒频谱矩；将所述多种特征输入至预先构建的随机森林模型中，得到所述预先构建的随机森林模型针对所述多种特征进行分类后输出的动物目标类别。本申请利用雷达探测技术进行动物目标探测，代替了传统的卫星、航空器、红外相机探测，降低了成本，且比红外相机更加容易维护，对动物没有任何损伤，降低了生态探测的经济成本和时间成本，提高了动物目标探测的效率。
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公开(公告)号：CN119474095A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411543268.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本文公开了一种多维流式全量索引SFI‑HBase(Streaming Full Index HBase)方法，包括以下步骤：SFI‑HBase在插入数据时，先将数据写入存储层，同时向Kafka发送消息。Spark Streaming从Kafka拉取数据后，先在内存更新索引，再更新HBase全量索引层。读取时，SFI‑HBase的范围查询、KNN查询通过全量索引层获取索引后访问存储层，点查询直接访问存储层。本文提出的二分混合空间填充曲线结合Z曲线和Hilbert曲线，支持多维空间划分，提升局部性20％以上，聚集度50％以上。基于此降维数据，SFI‑HBase构建了高效的多维索引结构。在插入时，利用Spark Streaming聚合存储数据，支持并发插入；查询时，全量索引层存储不同粒度索引，可根据查询条件选择粒度。相较MD‑HBase，SFI‑HBase范围查询效率提升10％，KNN查询效率提升5倍，插入效率提升10倍。
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公开(公告)号：CN116016569B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202211660909.0
申请日：2022-12-23
Applicant: 北京林业大学
IPC: H04L67/1097 , G06F3/06 , G06F11/14 , H04L67/104 , H04L67/1095 , H04L9/32 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的种质资源数据高效可信存储方法，属于种质资源数据保存技术领域，解决种质资源数据存储成本高、鲁棒性弱、防篡改能力弱、存储粒度粗放、存储冗余度调整困难等问题。该方法包括：利用现存种质资源库对种质资源数据进行分布式存储。种质资源数据以种质数据块为单位进行存储，归属节点可按需调整种质数据块存储冗余度。使用种质数据块消息对种质数据块进行信息描述，种质数据块消息以区块链链式数据结构进行存储。归属节点以单播形式将种质数据块相关信息发送给存储位置列表中的存储节点，存储节点对种质数据块进行验证；验证通过后，存储节点对种质数据块进行存储，并向归属节点发送确认信息。
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公开(公告)号：CN118537892A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410600060.0
申请日：2024-05-15
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习和姿态信息的东北虎重识别方法，旨在解决野外环境下东北虎重新识别的难题。该方法包括三个关键步骤：首先，通过野外相机陷阱捕获包含东北虎的图像；然后，所有图像经过光照不变性模块处理，减少光照差异对识别准确性的影响；其次，利用双分支网络，其中一个基于分块特征卷积分支用于提取全局特征，另一个姿态引导的特征卷积分支用于捕获姿态信息，从而实现对东北虎身份的准确提取；最后，利用综合的局部和全局特征距离计算方法，进行图像之间的相似度计算和重识别。通过这一方法，我们可以在野外复杂环境中实现对东北虎身份的高准确度和鲁棒性的重新识别，为野生动物保护和监测提供了一种有效的技术手段。
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